スタンフォード大学人間中心AI研究所が発表した2025年AI指数によると、AI業界は複雑かつ過渡期を迎えています。AIはテクノロジー業界に変革をもたらし続けていますが、世論は依然として複雑で、この分野の急速な変化を浮き彫りにしています。
以下は、生成型と非生成型の両方の人工知能の現状に関するスタンフォードの最新の調査結果から得られた重要なポイントです。
AIへの投資が増加
AIへの投資は増加しています。米国では、民間投資家がAIに1,091億ドルを投入しました。世界全体では、民間投資家が特に生成型AIに339億ドルを投資しました。AIを活用していると報告する企業数は、2023年の55%から2024年には78%に増加しています。
2024年に最も注目を集めたAIモデルは米国で製造され、中国とヨーロッパがそれに続きます。米国で製造された注目モデル40台に対し、中国では15台が注目されていますが、品質は米国とほぼ同等です。さらに、中国はAI関連の特許や出版物をより多く発行しています。中東、ラテンアメリカ、東南アジアでも、注目すべきAI製品が発表されています。
最も先進的なAIは「推論」モデルである
今日のフロンティアモデルは一般的に「複雑推論」を用いており、これはこの分野において競争が激化している分野です。スタンフォード大学は、推論は依然として課題であると指摘しました。フロンティアAIは、複雑推論のベンチマークや論理タスクにおいて依然として苦戦を強いられています。企業はしばしば人間レベルの知能に言及しますが、人間にとって単純なパターン認識タスクは、最先端のAIでも未だに達成できていません。
参照: メタ幻覚: Anthropic の Claude 3.7 Sonnet と DeepSeek-R1 は、推論の説明の中で、 どのようにして答えに到達したかを必ずしも正確に明らかにするわけではありません。
AIベンチマークスコアが向上
スタンフォード大学によると、ベンチマークスコアは着実に向上しており、MMMUなどのテストは今や標準とみなされ、AIシステムも高得点を獲得しているという。動画生成も向上し、AI動画はより長く、よりリアルで、より瞬間ごとの一貫性が保たれるようになった。
医療機器のFDA承認増加
2023年には、AIを含む医療機器のFDA承認数が223件に達し、2015年の15件から増加しました（これらの機器には必ずしも生成型AIが含まれているわけではありません）。Waymoの自動運転車の増加に代表される車両群は、AIが日常生活にますます深く浸透しつつあることを示しています。
AIの責任リスクへのさらなる対処が必要
スタンフォード大学は、AIを責任ある形で活用するための一般的に受け入れられる定義がなかなか確立されていないと指摘した。「企業においては、RAI（責任あるAI）リスクの認識と、意味のある行動の実施の間に依然としてギャップが残っている」と研究者らは述べている。しかしながら、国際的な組織はこの問題に対処するための枠組みを発表している。
参照：AIの信頼性を維持する方法（TechRepublic Premiumより）
消費者はAIの利点に比べて欠点を懸念している
消費者心理は必ずしも企業の心理と一致するとは限りません。カナダ（40%）、米国（39%）、オランダ（36%）の調査回答者の多くは、AIは有益よりも有害であると回答しました。一方、他の国では、国民の支持率は高く、中国（83%）、インドネシア（80%）、タイ（77%）では、AIの有益性がデメリットを上回ると考える人の割合が高かったです。
AI企業がユーザーのデータを保護するという信頼は、世界的に2023年の50％から2024年には47％に低下しました。
AIへの障壁は減少しているが、環境への影響は依然として懸念される
他の技術と同様に、人々は徐々にそれをより迅速かつ効率的に生産する方法を学んでいきます。スタンフォード大学のデータによると、ハードウェアの運用コストは年間30%減少し、エネルギー効率は年間40%向上しました。
「これらの傾向が相まって、高度なAIへの障壁は急速に低下している」と研究者らは書いている。
エネルギー効率の向上は、必ずしもエネルギー利用の効率化を意味するわけではありません。消費電力はエネルギー効率の限界を超えて増加しており、最先端モデルからの二酸化炭素排出量は増加し続けています。
